ANALISIS KLASIFIKASI BENCANA BANJIR BERDASARKAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Slamet Triyanto 1 , Andi Sunyoto 2 , M. Rudyanto Arief 3
1 Ilmu Komputer, Magister PJJ Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia 2,3 Ilmu Komputer, Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 slamet@students.amikom.ac.id, 2 andi@amikom.ac.id, 3 rudy@amikom.ac.id

## Abstract
Research on data mining in various aspects, including disasters, especially floods, continues to be carried out. With the amount of rainfall and with only 2 (two) classes in a flood disaster, namely Flood and No Flood, then Naïve  Bayes  is  very  possible  to  be  used  as  an  algorithm  in  performing  probability  calculations.  With  good accuracy,  the  Naïve  Bayes  algorithm  in  this  research  is  very  suitable  to  be  compared  with  various  other algorithms, especially for classifying with 2 (two) classes. In addition to selecting the right algorithm, using the right dataset for testing makes the data mining process able to provide the right information. The test uses a dataset that has been tested with other algorithms before, is used as a comparison so that it is known by the pattern  and  characteristics  of  the  dataset  to  obtain  the  right  data  mining  algorithm  information.  Thus, scientific  improvement,  especially  in  data  mining,  can  continue  to  grow.  Although  it  is  undeniable  that  the available datasets need to be preprocessed. This data preprocessing stage is carried out to get a good dataset. Then the data passes through the splitting stage, then the data is processed using the nave Bayes algorithm. In testing  using  the  library  from  Scikit-Learn,  it  turned  out  that  Naïve  was  able  to  provide  an  accuracy  of 79.16%.  Unlike  the  next  test,  Naïve  Bayes  was  applied  to  RapidMiner  as  a  comparison.  The  output  of RapidMiner is quite surprising because the accuracy reaches 98.31%.
Keywords :  flood,  rain  fall,  nave  bayes,  datasets,  preprocessing  datasets,  scikit-learn  library,  rapidminer, accuracy

## Abstrak
Penelitian  data  mining  dalam  berbagai  aspek  termasuk  dalam  bencana,  khususnya  bencana  banjir  terus dilakukan.  Dengan  adanya  jumlah  curah  hujan  dan  dengan  hanya  terdapat  2  (dua)  kelas  dalam  bencana banjir  yakni  Banjir  dan  Tidak  Banjir,  maka  Naïve  Bayes  sangat  memungkinkan  untuk  digunakan  sebagai algoritma  dalam    melakukan  perhitungan  probability.  Dengan  akurasi  yang  baik,  maka  algoritma  Naïve Bayes  dalam  peneltian  ini  sangat  layak  disandingkan  dengan  berbagai  algoritma  lainnya  khususnya  untuk melakukan klasifikasi dengan 2 (dua) kelas. Selain pemilihan algoritma yang tepat, penggunaan dataset yang tepat  untuk  dilakukan  pengujian  menjadikan  proses  mining  data  dapat  memberikan  informasi  yang  tepat. Pengujian  menggunakan  dataset  yang  telah  diuji  dengan  algoritma  lain  sebelumnya,  dijadikan  pembanding sehingga diketahui dengan pola dan ciri khas dataset diperoleh informasi algoritma data mining yang tepat. Dengan demikian, peningkatan keilmuan khususnya dalam data mining  dapat terus berkembang.  Meskipun tidak dapat dipungkiri dataset yang tersedia perlu untuk dilakukan preprocessing data. Tahap preprocessing data  ini  dilakukan  untuk  mendapat  dataset  yang  baik.  Kemudian  data  melwati  tahap  pembagian/splitting, barulah data diolah menggunakan algoritma naïve bayes. Dalam pengujian menggunakan library dari Scikit- Learn  ini  ternyata  Naïve  mampu  memberikan  akurasi  sebesar  79.16%.  Berbeda  dengan  pengujian selanjutnya,  Naïve  Bayes  diterapkan  pada  RapidMiner  sebagai  pembanding.  Keluaran  dari  RapidMiner cukup mengejutkan karena akurasi mencapai 98,31%.
Kata  Kunci: banjir,  curah  hujan,  naïve  bayes,  datasets,  datasets  preprocessing,  library  scikit-learn, rapidminer, akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Proses  untuk  mendapatkan  informasi yang  menarik  dari  data  yang  terhimpun disebut  dengan data  mining (Han  &  Kamber, 2001;  Prihandoko  et  al.,  2017).  Informasi
yang diperoleh dengan data mining setidaknya  dapat  dibagi  menjadi  6  (enam) (Refonaa et al., 2015) yakni Deteksi Anomali, Aturan  Asosiasi  pembelajaran,  Clustering, Klasifikasi  dan  Regresi  (Prihandoko  et  al., 2017;  Refonaa  et  al.,  2015).    Dengan kemampuan  data  mining  ini,  maka  sangat memungkinkan  untuk  melakukan  analisis
110 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  2 Desember 2021
probabiliti  bencana.  Analisis  probabiliti menjadi penting mengingat bencana merupakan  kondisi  yang  tidak  diinginkan yang  mengakibatkan  kerugian  kehidupan manusia  dan  menyebabkan  pengungsian (Arjun  Singh  &  Saxena,  2016).  Pada prinsipnya bencana merupakan suatu kejadian yang  mengganggu  kondisi  normal  dan menimbulkan  penderitaan  yang  melebihi kemampuanya  masyarakat  yang  terimbas (Panafrican  Emergency  Training  Centre, 2002)
Salah satu bencana yang sangat berbahaya di Dunia adalah banjir (Naik et al., 2021).  Salah  satu  bencana  yang  sangat berbahaya di Dunia adalah banjir (Naik et al., 2021). Selain kejadiannya yang sering terjadi dan mengakibakan kerugian yang cukup besar seperti  di  Indoensia  dalam  Laporan  Index Risiko Bencana Indoensia (IRBI) tahun 2020 menjabarkan  bahwa  bencana  alam  yang paling  banyak  terjadi  adalah  Banjir  yang mencapai  angka  1.070  Kejadian  (Sesa  et  al., 2020). Begitu juga dengan Negara lain seperti di  India  yang  juga  mengindikasikan  bahwa jumlah  kejadian  bencana  banjir  cukup  tinggi khususnya  di  Negara  bagian  Karala  (Naik  et al.,  2021).  Sebagai  bencana  alam,  banjir sangat  erat  kaitannya  dengan  keadaan  cuaca (Prihandoko  et  al.,  2017).  Salah  satu  yang menjadi penyebab banjir adalah jumlah curah hujan (Naik et al., 2021; Nugroho, 2002). Sebagai  salah  satu  faktor  penyebab banjir  (Nugroho,  2002), data  mengenai curah hujan ini tidak dapat serta merta menjadi label bahwa  suatu  wilayah  terjadi  banjir    atau tidak(Nugroho, 2002). Sehingga perlu adanya pelabelan  lebih  lanjut  untuk  mendapat informasi  kejadi  sebenarnya.  Dari  dataset yang direlease secara public mengenai jumlah curah  hujan  dan  kejadian  banjir  di  Negara Bagian  Kerala  (Mukul,  2020),  diperoleh  data berupa jumlah curah hujan bulanan dari tahun 1901  hingga  tahun  2018(Mukul,  2020)  dan telah diberi label.
Saiesh  Naik  dkk  melakukan  analisis untuk memprediksi banjir dengan
menggunakan  algoritma data  mining yakni Logistic  Regression  (Naik  et  al.,  2021).  Data yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis adalah data dari Kerala State di India (Naik et al.,  2021).  Data  tersebut  berupa  data  jumlah curah  hujan  selama  115  Tahun  yakni  dari tahun  1901-  2015  (Naik  et  al.,  2021),  untuk saat  ini  data  telah  diupdate  dari  tahun  1901-
2018  (Mukul,  2020)  dan    label  berupa informasi  YES  untuk  banjir    dan  NO  untuk tidak  banjir  (Naik  et  al.,  2021).  Detail informasi dataset yang digunakan pada kolom pertama  berupa  SUB  DIVISION  yang  berisi nama  dari  tempat  yakni  Kerala.  Selanjutnya pada  kolom  kedua  berisi  tahun  dengan heading YEARS  dan  tahun  1901  s/d  2015, sedangkan pada kolom  ke  tiga sampai kolom ke  empat  belas  merupakan  jumlah  curah hujan  perbulan  dalam  satu  tahun  dengan heading JAN, FEB, MAR, APR, MAY, JUN,
JUL,  AUG,  SEP,  OCT,  NOV,  DEC. Sedangkan  kolom  ke  lima  belas  merupakan kolom  jumlah  curah  hujan  pertahun  dengan nama  ANNUAL.  Kolom  terakhir  yakni kolom  enam  belas  merupakan  kolom  label dengan  nama  FLOODS  yang  berisi  YES  dan NO.
Masih didalam jurnal yang sama (Naik et al., 2021), para peneliti melakukan pengumpulan data. Dilanjutkan dengan melakukan preprocessing  data ,  membangun model, melakukan training data dan melakukan  test.  Untuk  saat  ini,  data  yang telah  dilakukan preprocessing dapat diunduh dari  Kaggle  dengan  lisensi public (Mukul,
2020).  Tahap preprocessing  data terdapat beberapa  hal  yang  dilakukan  yakni  dengan menghilangkan  data Sub  Division yang berupa  data text nama  Kerala  dan  merubah YES  dan  NO  pada  kolom  FLOODS  menjadi 1  dan  0  (Naik  et  al.,  2021).  Selanjutnya data set yang  telah  melewati  tahap preprocessing , di  bagi  menjadi  2 (dua)  sebagai  data x  dan  y (Naik  et  al.,  2021).  Data  x  berisi  data  dari kolom 3 (tiga) sampai dengan kolom 15 dan y berisi  data  kolom  16  (Naik  et  al.,  2021). Selajutnya data tersebut dengan menggunakan  algoritma  Logistic  Regression dataset  banjir  dianalisis  untuk  mendapatkan prediksi  banjir.  Hasil  dari  analisis  ini diperoleh  informasi  akurasi  sebesar  75% dalam  memprediksi  bencana  banjir(Naik  et al., 2021).
Dengan adanya informasi akurasi sebesar 75%,  maka  dalam  penelitian  ini  dilakukan analisis  dengan  menggunakan  metode  Naïve Bayes.  Sedangkan  data  menggunakan  dataset yang  sama  dengan  yang  digunakan  untuk penelitian  yang  dilakuan  oleh  Saiesh  Naik dkk  sehingga  didapat  perbandingan  akurasi antar kedua algoritma. Pemilihan penggunaan Naïve  Bayes  sebagai  algoritma  dalam penelitian  merujuk  pada  artikel  yang  ditulis
Triyanto, Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, 109-117 | 111
oleh  Aris  J  dkk  (Ordoñez  et  al.,  2018)  yang melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan SMS dengan menggunakan  Naïve  Bayes  dan  diperoleh informasi  akurasi  sebesar  89%.  Hal  menarik mengingat  Naïve  Bayes  dari  informasi Microsoft Azure Machine Learning Algorithm Cheat  Sheet tidak  menyertakan  Naïve  Bayes untuk  melakukan  klasifikasi terhadap 2 (dua) Kelas(Azure,  2021).  Dari  artikel  tersebut diperoleh  informasi  bahwa  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  2  (dua)  kelas  hanya terdapat  6  (enam)  algoritma  yakni  Support
Vector Machine, Average Perceptron, Decision Forest, Logistic Regression, Boosted Decision Tree, dan Neural Network.
Hal  ini  menarik  tentunya  sangat  menarik mengingat  kemampuan  akurasi  yang  dapat dilakukan oleh Naïve Bayes cukup tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Sebagai  sebuah  algoritma,  Naïve  Bayes tidak  serta  merta  dapat berdiri  sendiri.  Untuk itu  penelitian  diawali  dengan  mendapatkan dataset . Mengingat penlitian berusaha menemukan akurasi pada penggunaan algoritma  pada datamining ,  maka  Untuk dataset sendiri  sesuai  dengan  rencana  awal menggunakan dataset yang  digunakan  dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saiesh  Naik dkk. Dataset ini  berupa  csv  dengan  nama Karela.csv,  dan  telah  diuji  dengan  beberapa metode  klasifikasi  yakni  KNN  Classifier,
Logistic Regression, Decision Tree Classification,  Random  Forest  Classification dan  Enseble  Learning  (Mukul,  2020).
Meskipun  demikian,  dataset  tetap  mengikuti tahap-demi  tahap  dalam  penelitian  merujuk pada  journal  (Naik  et  al.,  2021).  Langkah pertama  yakni dataset yang  telah  diperolah dilakukan tahap preprocessing . Membagi data untuk dijadikan sebagai data training dan data test,  kemduan  dilanjutkan  dengan  melakukan proses  analisis  dengan  menggunakan  algorita Naïve Bayes, dan diperoleh informasi akurasi penggunaan  Naïve  Bayes.  dalam  tahap analisis  dilakukan  dengan  menggunakan library yang  disedikan  oleh  scikit-learn.org (https://scikit-learn.org/,  n.d.)  menggunakan python.  Selain  menggunakan  library  yang disediakan    scikit-learn.org  (https://scikit- learn.org/,  n.d.),  analisis  juga  menggunakan RapidMiner  (Kotu  &  Deshpande,  2014). RapidMiner digunakan sebagai analisis
pembading.    Adapun  secara  keseluruhan tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
Gambar 1. Tahap Penelitian
2.1 DATASET DAN

## TAHAP PREPROCESSING DATA
Meskipun dataset telah tersedia, namun untuk memastikan kebersihan data maka tahap preprocessing tetap  dilaksanakan.  Untuk dataset sendiri diunduh dari halaman
https://www.kaggle.com/mukulthakur177/flood- prediction-model/data?select=kerala.csv berisi data  banjir  Negara  Bagian  Kerala.  Berikut  adalah 10 data teratas pada dataset :

## Gambar 2. Dataset Banjir
Jika melihat dataset, sebenarnya terdapat 4  (empat)  bulan  yang  menjadi  puncak terjadinya  curah  hujan  tinggi  yakni  bulan JUN,  JUL,  AUG,  dan  SEP.  Berikut  adalah graphic  jumlah  curah  hujan  pada  Bulan JUN(Juni) dan Bulan JUL(Juli) tersebut.
Gambar 3. Curah hujan Bulan JUN atau
Juni
Gambar 4. Curah hujan Bulan JUL atau Juli Data  tersebut  kemudian  masuk  ke  tahap data  preprocessing.  Tahap  preprocessing penting mengingat tujuan dari data
preprocessing yakni untuk memperoleh kumpulan  data  yang  dianggap  benar  untuk dapat dilakukan proses data mining (Salvador et  al.,  2016).  Menurut  Hua  Yin  &  Cake  Gai (2015)  dalam  melakukan  clasifikasi  dataset (Yin  &  Gai,  2015),  ketika  dataset  tidak balance,  maka  akurasi  dalam  klasifikasi menjadi tidak baik(Yin & Gai, 2015). Dalam penelitian  ini  tahap  preprocessing  yakni memastikan  bahwa  tidak  terdapat  data  yang null.  Setelah  dipastikan  tidak  terdapat  null, selanjutnya yakni pelebelan(Netscher & Eder, 2018)  dataset.  Dataset  tersebut  telah  diberi label  (Netscher  &  Eder,  2018).  Sehingga tidak  diperlukan  pelabelan  lebih  lanjut. Namun  label  untuk  class  masih  berupa  huruf yakni  YES  dan  NO(Naik  et  al.,  2021). Sehingga  perlu  untuk  dilakukan  perubahan sehingga  class  berupa  huruf  dirubah  menjadi angka  dalam  hal  ini  adalah  0  dan  1(Naik  et al., 2021).
Setelah tahap preprocessing, tahap selanjutnya adalah membangun model ( building  model ).  Tahap  ini  bertujuan  untuk menentukan  alternatif  algoritma    lain  dari
penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan Logistic  Regression.  Sehingga  dalam  tahap ini  menggunakan  Naïve  Bayes  sebagai algoritma.  Pemilihan  Naïve  Bayes  sebagai algoritma  merujuk  pada  beberapa  penelitian terdahulu  yang  menyatakan  bahwa  Naïve Bayes efektif dalam menyelesaikan permasalahan  menggunakan data  mining dengan  akurasi  mencapai  89%  (Ordoñez  et al.,  2018).  Atau  penelitian  lain  diluar kebencanaan  yang  dilakukan  oleh  Rumini  & Norhikmah  (2019)  yang  menarik  kesimpulan bahwa  Naïve  Bayes  mampu  memberikan prediksi kelulusan sebesar 77,97% (Rumini & Norhikmah, 2019).

## 2.2 KLASIFIKASI DENGAN NAÏVE BAYES
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan metode  untuk  menyelesaikan  permasalahan klasifikasi  (Ordoñez  et  al.,  2018).  Dalam menyelesaikan  klasifikasi,  algoritma  ini dianggap  efisien  (Ordoñez  et  al.,  2018). Untuk  menyelesaikan  permasalahan,  formula yang  digunakan  oleh  Naïve  Bayes  adalah sebagai berikut (Zhang, 2004):
(1) Keterangan : x : data dengan class yang belum diketahui c : hipotesis data x merupakan suatu class spesifik P(c|x)   : probabilitas hipotesis c berdasar kondisi x (posteriori probability) P(c)   : probabilitas hipotesis c (prior probability) P(x|c)   : probabilitas x berdsar kondisi pada hipotesis c P(x)   : probabilitas dari x
Konsep yang digunakan oleh naïve bayes yakni  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan dalam  melakukan  pengklasfikasian  (Rumini &  Norhikmah,  2019).  Konsep  Naïve  Bayes sendiri  pertama  dikemukakan  oleh  Thomas Bayes  (Bustami,  2013).  Konsep  ini  yakni proses  pengklasifikasian  dengan  metode probabilitas dan statistik(Bustami, 2013).
Salah  satu  algoritma  dalam  Naïve Bayes  adalah    Gausian  Naïve  Bayes (https://scikit-learn.org/, n.d.).
Dalam
Triyanto, Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, 109-117 | 113
algoritma  Gausian  Naïve  Bayes,  formulai yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut (https://scikit-learn.org/, n.d.):
√ ( ) (2)

## 2.3 LIBRARY  NAÏVE  BAYES DAN RAPIDMINER
Untuk  melakukan  analisis  dengan  Naïve bayes terdapat berbagai cara. Dalam penelitian ini akan menggunakan 2 (dua) cara yakni Menggunakan library Naïve Bayes dari scikit-learn.org (https://scikit-learn.org/, n.d.), dan menggunakan RapidMiner(Kotu &
Deshpande, 2014). Dalam
proses pengklasifikasian, kedua cara tersebut sebenarnya  sepenuhnya  hampir  semua  tahap dalam melakukan tidak diketahui secara pasti apa  yang  terjadi  terhadap  dataset  yang  kita masukkan. Namun demikian, harapannya dari informasi  yang  diberikan  dapat  diketahui apkaah  algoritma  Naïve  Bayes  cukup  efektif untuk  diterapkan  dengan dataset yang dinakan dalam penelitian.
Penggunaan library dari  scikit-learn.org
(https://scikit-learn.org/,  n.d.),  perlu  untuk menggunakan  bahasa  python.  Hal  ini  dapat kita lihat dari struktur dan code yang terdapat pada library tersebut dan cara penggunaanya. Berikut adalah kode program untuk menggunakan library dari scikit-learn.org (https://scikit-learn.org/, n.d.): from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb . fit(X_train, y_train) . predict(X_test)
Kode  diatas  akan  secara  otomatis melakukan  klasifikas  dan  menyimpan  hasil klasifikasi  ke  dalam  variabel  y_pred.  Kode tersebut  juga  menggunakan  Gaussian  Naïve Bayes  dengan  formula  yang  telah  dijabarkan sebelumnya(https://scikit-learn.org/, n.d.).
Selain  menggunakan library dari  scikit- learn.org,  Untuk  mendapatkan  ketepatan informasi  Naïve  Bayes.  Maka dataset yang sama    diuji  juga  dengan  menggunakan perangkat  lunak  RapidMiner.  RapidMiner sendiri  merupakan  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  melakukan  data  mining  dan analisis  prediksi  (Kotu  &  Deshpande,  2014). Adapun  proses  yang  terjadi  pada  RapirMiner juga  sama  tidak  diketahui  informasi  detail
tahap  demi  tahap  proses  yang  terjadi  pada dataset .  Dalam  proses  melakukan  klasifikasi dengan Naïve Bayes, sebelumnya data di split menjadi  2  (dua)  bagian  yang  nantinya dijadikan sebagai data training dan data test . Untuk  melakukan  proses splitting sendiri menggunakan  perbandingan  0.5  :  0.5  yang berarti  50%  sebagai data  training dan  50% sebagai data  test .  Sedangkan  tahap splitting pada  RapidMiner  menggunakan  metode stratified  sampling.  Pemilihan  penggunaan metode  ini  mengingat  ini  merupakan  metode probability  yang  sering  digunakan  untuk proses sampling (Parsons, 2014).
Dengan demikian, proses training menggunakan
2 (dua) tools yakni menggunakan library Naïve Bayes dari scikit- learn.org  dan  menggunakan  RapidMiner. Sedangkan  data  yang  dilakukan  training adalah  data  dari  tahun  1901  sampai  dengan tahun 2018.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 DATA PREPROCESSING DAN PENGGUNAAN LIBRARY GAUSIAN NAÏVE BAYES
Sesuai dengan tahapan dalam penelitian, maka  tahap  pertama  adalah  melakukan preprocessing data.  Tahap  ini  menggunakan python  untuk  melakukan  pengecekan  apakah terdapat  data  yang  null,  dan  hasil  dari pengecekan  adalah  tidak  terdapat  data  yang null.

## Gambar 5. Cek Dataset tidak terdapat null
Setelah  diketahui  tidak  terdapat  data yang  null,  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  perubahan  pada  kolom  FLOODS dengan merubah kata YES menjadi 1 dan NO menjadi 0. Proses perubahan ini terlihat pada gambar berikut :
Gambar 6. Tahap perubahan label YES dan

## NO menjadi 1 dan 0
Setelah  data  diberi  label,  sebenarnya tahap  ini  telah  selesai.  Namun    berhubung akan
dilakukan pengujian dengan
RapidMiner, maka langkah selanjutnya eksport dataset dalam  bentuk  csv  yang nantinya  akan  digunakan  pada  pengujian menggunakan  RapidMiner.  Sebelum  langkah tersebut, terlebih dahulu dilakukan
penghapusan  kolom  SUBDIVISION  yang merupakan data berupa string. Detail penghapusan  dan  export  data  dapat  dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 7. Hapus kolom SUBDIVISION dan convert datake csv
Sesuai  dengan  informasi  sebelumnya setelah  data  di  beri  label,  dilanjutkan  dengan membagi  2  (dua)  data  (Naik  et  al.,  2021) yakni  dari  kolom  ke  2  (dua)  hingga  kolom 15(Naik  et  al.,  2021)  dan  disimpan  pada variabel x.
Gambar 8. Pengambilan data dari kolom 2 (dua) hingga kolom 15
Sedangkan  kolom  ke  16  yang  merupakan kolom  label  disimpan  pada  variabel  yang berbeda yakni variabel y .
Gambar 9. Data pada kolom 16 disimpan ke variabel y
Dengan  telah  diselesaikannya  tahap
preprocessing , maka data yang telah terkumpul  siap  diterapkan  ke machine learning (Dwiasnati & Devianto, 2021).
Menggunakan  library  Gausian  Naïve
Bayes  dari  scikit-learn.org  diperoleh  akurasi sebesar  79,16%.    Detail  keluaran  adalah sebagai berikut :

## Gambar 10. Gaussian Naïve Bayes
Untuk melihat perbandingan antara hasil pelabelan  yang  diberikan  oleh  naïve  bayes dengan  label  sebelumnya,  berikut  adalah perbedaannya :
Gambar 11. Hasil pelabelan setelah dan sebelum Naïve Bayes Dengan informasi hasil prediksi, selanjutnya diperlihatkan perbandingan antara hasil prediksi dan kebenaran informasi :
Gambar 12. Matrix perbandingan hasil prediksi dan keadaan sebenarnya
Triyanto, Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, 109-117 | 115
Untuk  plotting  data  hasil  prediksi  dan keadaan  sebenarnya  terdapat  terlihat  pada gambar berikut :
Gambar 13. Plotting data

## 3.2 Penggunaan RapidMiner algoritma Naïve Bayes
Data  csv  yang  sebelumnya  telah  di peroleh  merupakan  data  dari  kolom  YEARS hingga  kolom  FLOODS.  Adapun  10  data teratas adalah sebagai berikut :
Gambar 14. Dataset Setelah Preprocessing
Menggunakan  data  csv  yang  telah  tersedia selanjutnya  dilakukan  proses  mining  data dengan  RapidMiner.  Secara  keseluruhan proses  yang  dilakukan  dengan  menggunakan RapidMiner adalah sebagai berikut :
Gambar 15. Proses RapidMiner
Gambar 16. Akurasi Naïve Bayes RapidMiner Tahap splitting data sesuai dengan penjelasan sebelumnya menggunakan stratified sampling.  Sedang  hasil  yang  diperoleh dengan  menggunakan  RapidMiner,  diperoleh informasi  bahwa  akurasi  algoritma  Naïve Bayes sebesar 98,31%.

## 4. SIMPULAN
Adanya perbedaan yang signifikan antara akurasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan library  Gausian  Naïve  Bayes  dari  scikit- learn.org  dan  RapidMiner  menjadikan  sulit untuk  disimpulkan  apakah  Naïve  Bayes efektif  untuk  diterapkan  pada  dataset  banjir. Namun secara keseluruhan, jika dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya  yakni  “Flood Prediction  using  Logistic  Regression  for Kerala  State”(Naik  et  al.,  2021)  dengan akurasi  mencapai  75%(Naik  et  al.,  2021) maka  prediksi  banjir  dengan  dataset  yang sama  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dan  library  Gausian  Naïve  Bayes  masih belum  begitu  signifikan  hanya  79,16%. Keluaran berbeda terjadi ketika menggunakan RapidMiner  sebagai  analisis  algoritma  Naïve Bayes,  akurasi  yang  diberikan  mencapai 98,31%.  Hal  ini  yang  menjadi  alasan kesulitan  untuk  menarik  kesimpulan  yang tepat  apakah  Naïve  Bayes  lebih  akurat  jika dibandingkan dengan Logistic Regression(Naik  et  al.,  2021)  yang  telah melakukan  penelitian  terdahulu.  Dengan adanya  hasil  penelitian  ini,  maka  perlu  untuk dilakukan  kajian  lebih  lanjut  sehingga  tahap demi  tahap  ketika  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  pada  dataset  banjir,  dapat memberikan  informasi  yang  tepat  letak permasalahan yang terjadi. Harapannya selain membandingkan akurasi antar algoritma pada data mining, juga dapat  menambah kekayaan keilmuan dalam bidang data mining.
Dari  sisi  lain  tidak  dapat  dipungkiri, proses  splitting  dataset  yang  berbeda  tidak menutup kemungkinan mengakibatkan
perbedaan  keluaran.  Splitting  yang  dilakukan dengan  menggunakan  python  secara  jelas memperlihatkan kolom - kolom yang
dijadikan  sebagai  data  test  maupun  data training.  Adanya  proses  splitting  dataset untuk  dijadikan  sebagai  data  test  dari  kolom ke 2 (dua) sampai kolom ke 15 menggunakan python  dan  kemudian  menjadikan  data training  untuk  kolom  yang  berada  di  kolom ke 16. Tidak menutup kemungkinan menjadikan  library  Gausian  Naïve  Bayes memberikan  keluaran  akurasi  yang  berbeda dengan ketika menggunakan RapidMiner. Hal ini  terlihat  ketika  menggunakan  RapidMiner, sangat  berbeda  dalam  melakukan  proses splitting. Proses splitting  yang dilakukan oleh RapidMiner  tidak  diketahui  kolom  ataupun baris  yang  di  jadikan  sebagai  data  test maupun  data  training.  Adanya  informasi  ini, dapat  menjadi  rujukan  untuk  perlu  dilakukan splitting  diawal  untuk  mendapatkan  data  test maupun  data  training  sebelum  dilakukan proses  analisis  menggunakan  Naïve  Bayes sehingga harapannya akan memberikan keluaran yang tepat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Arjun Singh, & Saxena, A. (2016). A Hybrid
Data  Model  for  Prediction  of  Disaster using Data Mining Approaches. International  Journal  of  Engineering
Trends  and  Technology  (IJETT) ,  384– 392.
Azure,  M.  (2021,  November  4).  Machine
Learning  Algorithm  Cheat  Sheet  for Azure  Machine  Learning  designer. https://docs.microsoft.com/enus/azure/ machine-learning/algorithm-cheat- sheet
Bustami.  (2013).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data Nasabah  Asuransi. TECHSI :  Jurnal Penelitian  Teknik  Informatika , 3 ,  127–
146.
Dwiasnati,  D.,  &  Devianto,  Y.  (2021). Optimasi  Prediksi  Bencana  Banjir menggunakan  Algoritma  SVM  untuk penentuan  Daerah  Rawan  Bencana Banjir. Prosiding  Seminar  Nasional Sistem Informasi Dan Teknologi (SISFOTEK) , 5 , 202–207.
Han,  j, & Kamber, M. (2001).  Data Mining: Concepts  and  Techniques.  Morgan Kaufmann Publishers.
https://scikit-learn.org/.  (n.d.). Naive  Bayes . Retrieved  November  20,  2021,  from https://scikit- learn.org/stable/modules/naive_bayes.h tml Kotu, V., & Deshpande, B. (2014). Predictive Analytics  and  Data  Mining  Concepts and Practice with RapidMiner. Morgan Kaufmann is an imprint of Elsevier. Mukul.  (2020). Flood  Prediction  Model . https://www.kaggle.com/mukulthakur1 77/flood-prediction-model/
Naik,  S.,  Verma,  A.,  Ashok  Patil,  S.,  & Hingmire,  A.  (2021).  Flood  Prediction using  Logistic  Regression  for  Kerala State. International Journal of Engineering  Research  &  Technology ,
36–38.
Netscher,  S.,  &  Eder,  C.  (2018).  Variable Definition  and  Composition  of  the Dataset.  In:  Data  Processing  and
Documentation: Generating High Quality  Research  Data  in  Quantitative Social Science Research. GESIS Papers , 15–24.
Nugroho, S. P. (2002). Evaluasi Dan Analisis Curah  Hujan  Sebagai  Faktor  Penyebab Bencana Banjir Jakarta. Urnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , 3 , 91–97.
Ordoñez,  A.  J.,  Paje,  R.  E.  J.,  &  Naz,  R.  N. (2018). SMS Classification Method for Disaster  Response  using  Naïve  Bayes
Algorithm. 2018 International Symposium  on  Computer,  Consumer and Control (IS3C) , 233–236. https://doi.org/10.1109/IS3C.2018.000
66
Panafrican  Emergency  Training  Centre.
(2002). Disasters  &  Emergencies Definitions .https://apps.who.int/disaster s/repo/7656.pdf
Parsons,  VanL.  (2014).  Stratified  Sampling.
WileyStatsRef:StatisticsReferenceOnlin e ,111.https://doi.org/10.1002/97811184
45112
Prihandoko,  Bertalya,  &  Ramadhan,  M.  I.
(2017).  An  Analysis  of  Natural Disaster  Data  by  Using  K-Means  and K- Medoids Algorithm of Data Mining Techniques. 2017  15th  International Conference  on  Quality  in  Research (QiR) :  International  Symposium  on Electrical  and  Computer  Engineering , 221-
225.https://doi.org/10.1109/QIR.2017.8
Triyanto, Analisis Klasifikasi Bencana Banjir Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, 109-117 | 117
168485 Refonaa,    j,  Lakshmi,  M.,  &  Vivek,    v. (2015).  Analysis  and  Prediction  Of natural  Disaster  Using  Spatial  Data Mining Technique. 2015  International Conference  on  Circuit,  Power  and Computing  Technologies  [ICCPCT] , 16.https://doi.org/10.1109/ICCPCT.201 5.7159379 Rumini,  &  Norhikmah.  (2019).  Prediksi Kegagalan  Siswa  Dalam  Data  Mining Dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes. Jurnal  Mantik  Penusa , 3 ,  42– 46. Salvador,  G.  ıa,  Julián,  L.,  &  Francisco,  H. (2016). Tutorial on Practical Tips of the
Most  Influential  Data  Preprocessing Algorithms in Data Mining. Knowledge-Based Systems , 98 , 1–29. Sesa,  W.,  shalih,  O.,  Syauqi,  W.Adi,  A.,
Z.Shabrina,  F.,  Rizqi,  A.,  Widiastomo, Y.,  S.Putra,  A.,  Karimah,  R.,  Eveline, F.,  Alfian,  A.,  Hafiz,  A.,  BAgaskoro,
Y., Nomita Dewi, A., & Rahmawati, I.
(2020). Index Risiko Bencana Indonesia Tahun 2020 . Badan Nasional PenanggulanganBencana.https://inarisk .bnpb.go.id/pdf/BUKU%20IRBI%2020 20%20KP.pdf Yin,  H.,  &  Gai,  K.  (2015).  An  Empirical
Study on
Preprocessing High- dimensional Class-imbalanced Data for
Classification. IEEE 17th International
Conference  on  High  Performance
Computing and Communications
(HPCC) ,1419.https://doi.org/10.1109/ HPCC-CSS-ICESS.2015.205
Zhang,  H.  (2004).  The  Optimality  of  Naive
Bayes. Proceedings of 17th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference , 562–567.